버즈워드 너머: 시스템 설계에서의 5가지 역설적 교훈
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Introduction
The Elegance Below the Surface
YouTube와 같은 플랫폼이 매일 수십억 건의 동영상 재생, 업로드, 댓글을 매끄럽게 처리할 수 있다는 생각을 해본 적 있나요? 전 세계에 분산된 거대한 애플리케이션이 클릭 한 번에 거의 즉시 반응하고, 복잡한 데이터를 마치 내 장치에 바로 저장된 것처럼 제공한다는 것이 마법처럼 느껴지지만, 실제로는 그렇지 않습니다. 현대 소프트웨어의 직관적인 사용자 인터페이스 뒤에는 흔히 갖는 가정을 뒤엎는 우아하고 강력하며 때로는 놀라운 아키텍처 원칙들이 존재합니다.
이 시스템들은 단순히 규모가 큰 것이 아니라, 단일 머신의 단순함을 분산 네트워크의 복원력으로, 직관적인 데이터 작업을 규모에 따라 역설적으로 더 잘 동작하는 알고리즘으로 교환하며 설계되었습니다. 이들은 데이터, 성능, 신뢰성에 관한 직관에 반하는 진리들을 기반으로 하며, 대규모 운영을 통해 수년간 발견하고 다듬어 온 것입니다.
이 글에서는 이러한 영향력 있는 교훈 다섯 가지를 조명합니다. 관계형 데이터베이스가 전 세계적으로 확장될 수 있게 하는 숨은 메커니즘, 웹 애플리케이션을 즉각적으로 느끼게 하는 영리한 알고리즘, 그리고 분산 시스템을 동기화 상태로 유지하는 복원력 있는 프로토콜을 살펴볼 것입니다. 이것이 바로 모든 효과적인 엔지니어가 이해해야 할 기본 아이디어들입니다.
SQL은 대규모로 확장될 수 있다—분산 시스템처럼 다룰 경우
소프트웨어 개발에서 흔히 듣는 조언은 대규모 확장이 필요할 때 NoSQL을 사용한다는 것이다. 구조화된 스키마와 ACID 보장을 제공하는 관계형 데이터베이스는 종종 수평 확장이 불가능한 거대한 단일체로 인식된다. 그러나 YouTube의 역사는 다른 이야기를 들려준다.
YouTube 트래픽이 급증하면서 초기의 단일 MySQL 모놀리식 아키텍처는 심각한 병목에 직면했다. 엔지니어링 팀은 다음 세 가지 주요 과제에 직면했다:
- 연결 관리 – MySQL의 프로세스‑당‑연결 모델은 동시 사용자 요청이 수천 건에 달하면서 서버 메모리와 CPU를 소모하고 있었다.
- 쓰기량 – 단일 기본 데이터베이스는 새로운 동영상 메타데이터와 사용자 댓글에서 발생하는 방대한 쓰기량을 더 이상 감당할 수 없었다.
- 스키마 마이그레이션 – 데이터베이스 스키마를 업데이트하거나 샤딩(데이터를 작은 파트로 분할)하는 작업이 상당한 다운타임 없이 불가능했다.
관계형 모델을 포기하는 대신, YouTube 엔지니어들은 Vitess라는 정교한 오케스트레이션 레이어를 구축했다. Vitess는 MySQL 인프라 위에 위치하는 미들웨어로, 다수의 샤드된 MySQL 인스턴스를 애플리케이션에 단일 논리 데이터베이스처럼 보이게 만든다. 연결 풀링, 쿼리 라우팅, 샤딩 등의 복잡성을 애플리케이션 레이어가 아니라 전용의 확장 가능한 프록시 레이어로 옮긴다.
핵심 구성 요소
- VTGate – 올바른 샤드로 쿼리를 라우팅하는 프록시.
- VTTablet – 각 MySQL 인스턴스를 관리하는 사이드카 프로세스로, 연결 풀링 및 쿼리 정화와 같은 기능을 제공한다.
이 아키텍처를 통해 YouTube는 관계형 데이터 구조의 장점을 유지하면서 NoSQL 시스템과 같은 수평 탄력성을 달성한다. 관계형 모델의 제한으로 인식되는 문제들은 종종 인프라스트럭처와 관련된 것이지 SQL 자체가 내재한 한계는 아니다.
고성능 웹 라우터는 URL을 검색하지 않고 트리를 탐색합니다
현대적인 싱글‑페이지 애플리케이션(SPA)을 탐색할 때, 라우터는 주소 표시줄에 있는 URL에 대해 올바른 컴포넌트를 즉시 찾아 렌더링하는 것처럼 보입니다. 직관적인 구현 방법은 모든 가능한 라우트(예: /users/:id, /posts/new)를 리스트에 보관하고, 정규식을 사용해 첫 번째 매치를 찾기 위해 순차적으로 검사하는 것입니다. 이 방식은 확장성이 떨어집니다: 성능이 라우트 총 개수에 직접 비례하게 되며, 알고리즘 복잡도는 O(N)(여기서 N은 라우트 수)입니다.
고성능 라우팅 엔진은 근본적으로 다른 접근 방식을 취합니다. 평면 리스트 대신 라우트를 Trie(또는 Radix Tree)라고 불리는 트리 구조로 조직합니다. Trie 기반 라우터에서는 각 노드가 URL의 한 세그먼트를 나타냅니다. /user/:id와 매치되는 라우트를 찾기 위해 라우터는 트리를 다음과 같이 순회합니다:
- 루트 노드에서 시작합니다.
user브랜치를 따라갑니다.- 동적
:id브랜치를 따라갑니다.
이 전환으로 복잡도는 **O(M)**이 되는데, 여기서 M은 매치하려는 URL 경로의 세그먼트 수입니다. 각 단계마다 라우트 트리의 큰 부분을 배제하므로 라우터는 거의 즉시 올바른 매치를 찾아낼 수 있습니다. 따라서 수백 개의 잠재 라우트를 가진 복잡한 웹 애플리케이션도 여전히 매우 반응성이 뛰어나게 느껴지는 것입니다.
가장 빠른 데이터베이스는 종종 제자리 업데이트를 피합니다
데이터베이스에서 레코드를 업데이트한다는 생각을 할 때, 머릿속 모델은 간단합니다: 데이터베이스가 디스크에서 특정 행을 찾아 오래된 값을 새로운 값으로 덮어씁니다. 이 “제자리 업데이트”는 느리고 무작위적인 디스크 I/O 작업을 수반합니다. 직관에 반대로, 세계에서 가장 높은 처리량을 자랑하는 데이터베이스들—Cassandra, RocksDB, LevelDB 등—은 바로 이 과정을 완전히 피하기 때문에 빠릅니다.
이러한 데이터베이스는 Log‑Structured Merge (LSM) Tree 라는 저장 엔진 아키텍처를 사용합니다. 디스크상의 데이터를 수정하는 대신, LSM 트리는 업데이트와 삭제를 포함한 모든 쓰기를 새로운 추가 데이터로 취급합니다. 이 과정은 세 가지 간단한 단계로 이루어집니다:
- Buffer in Memory – 모든 새로운 쓰기는 먼저 Memtable이라 불리는 빠른 메모리 내 테이블로 전송됩니다.
- Flush to Disk – Memtable이 가득 차면, 그 정렬된 내용이 **Sorted String Table (SSTable)**이라 불리는 새로운 불변 파일로 디스크에 기록됩니다. 이 파일은 이후 절대 수정되지 않습니다.
- Merge & Compaction – 주기적으로 겹치는 SSTable들을 병합하고 압축하여 공간을 회수하고 읽기 성능을 높게 유지합니다.
무작위 쓰기를 순차적인 추가로 변환함으로써, LSM 기반 데이터베이스는 쓰기 처리량을 크게 높이는 동시에 Bloom 필터와 다중 레벨 인덱싱을 통해 효율적인 읽기를 제공합니다.
배경: 압축
- 백그라운드에서 병합: 시간이 지나면서 compaction이라고 불리는 백그라운드 프로세스가 오래된 SSTable을 병합하여 데이터를 결합하고, 중복되거나 삭제된 레코드를 제거하며, 더 작고 압축된 새로운 SSTable을 생성합니다.
이러한 append‑only 접근 방식은 느리고 무작위적인 디스크 쓰기를 매우 빠른 순차 쓰기로 변환하지만, 그 대가로 읽기 작업이 더 복잡해질 수 있습니다. 읽기는 메모리 내 Memtable을 조회하고, 필요에 따라 디스크에 있는 여러 SSTable을 참조하여 행의 현재 상태를 재구성해야 합니다. 이것이 Cassandra와 같은 데이터베이스가 대규모 쓰기 워크로드를 처리할 수 있게 하는 아키텍처적 비밀이며, IoT 데이터 수집, 실시간 분석, 활동 피드와 같은 사용 사례에 이상적입니다.
ORM의 편리함이 잠재적인 성능 폭탄을 숨깁니다
Object‑Relational Mapper(ORM)는 현대 애플리케이션 개발의 핵심 요소입니다. ORM은 생산성 추상화를 제공하여 개발자가 원시 SQL 대신 친숙한 객체와 클래스를 사용해 데이터베이스와 상호 작용할 수 있게 합니다. 그러나 이 편리함은 종종 간과되는 중요한 성능 병목 현상, 즉 하이드레이션을 숨길 수 있습니다.
- 하이드레이션은 ORM이 데이터베이스가 반환한 평평하고 표형식인 결과 집합을 애플리케이션이 다루는 중첩 객체 그래프로 변환하는 과정입니다.
- 문제는 쿼리가
LEFT JOIN을 여러 번 사용해 객체와 그 연관 컬렉션을 한 번에 가져올 때 발생합니다. 이때 데이터베이스는 비정규화된 결과 집합을 반환하며, 부모 객체의 데이터가 자식 컬렉션의 각 레코드마다 중복되어 카르테시안 곱이 생성됩니다.
결과
- CPU 및 메모리 압박 – ORM은 중복된 데이터를 모두 처리해 “정규화”된 고유한 부모·자식 객체로 다시 만들기 위해 전체 부풀린 결과 집합을 순회해야 합니다.
- 지수적 비용 – 큰 컬렉션에 두세 개의 조인만 사용해도 하이드레이션 비용이 급격히 증가하여 상당한 리소스를 소모하고 애플리케이션을 크게 느려지게 합니다.
이 숨겨진 작업을 이해하는 것은 ORM에 의존하는 모든 개발자에게 필수적이며, 그렇지 않으면 심각한 성능 문제로 이어질 수 있는 쿼리를 식별하고 리팩터링하는 데 도움이 됩니다.
Source: …
Distributed Systems Stay In Sync by Gossiping
대규모 분산 시스템인 Cassandra와 같이 수백에서 수천 대의 노드에 걸쳐 운영되는 경우, 가장 기본적인 과제는 각 노드가 다른 모든 노드의 상태와 건강을 어떻게 알 수 있느냐는 점입니다.
가장 우아하면서도 가장 단순한 해결책이 바로 gossip입니다.
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Gossip Protocol
- 매초마다 각 노드는 무작위로 다른 노드 하나를 선택해 대화를 시작합니다.
- 노드들은 자신에 대한 상태 정보와 자신이 알고 있는 다른 노드들의 상태 정보를 교환합니다.
- 시간이 지나면서 이 정보는 전체 클러스터에 퍼져 나가, 결국 모든 노드가 시스템 전체 상태에 대한 완전한 그림을 갖게 됩니다—중앙 조정자 없이도 가능합니다.
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Phi Accrual Failure Detector
- Cassandra는 gossip에 정교한 장애 탐지기를 추가합니다.
- 이 탐지기는 이진형 하트비트(“up”/“down”)와 달리, 각 피어에 대해 **의심 수준(suspicion level)**을 지속적으로 조정하여 제공합니다. 이 의심 수준은 gossip 메시지 도착 시간의 과거 기록을 기반으로 계산됩니다.
- 이러한 미세 조정은 일시적인 네트워크 “블립”이 흔한 현대 클라우드 환경에서 매우 중요합니다. 일시적인 지연과 실제 장애를 구분함으로써 시스템은 불필요한 장애 복구(failover) 이벤트를 방지하고, 훨씬 높은 안정성을 달성합니다.
결론: 추상화에 대한 질문
이러한 원칙들을 연결하는 공통된 실은 추상화의 힘입니다. 현대 소프트웨어는 라우팅 알고리즘, 스토리지 엔진, 분산 상태 관리와 같은 복잡성을 개발자에게 감추는 여러 계층 위에 구축됩니다. 이러한 계층 덕분에 우리는 이전보다 더 빠르고 안정적으로 강력한 애플리케이션을 만들 수 있습니다.
하지만 가장 효과적인 엔지니어는 이러한 추상화 아래에 무엇이 있는지를 이해하는 사람들입니다. 그들은 다음을 알고 있습니다:
- ORM은 마법이 아니다.
- 라우터는 고도로 최적화된 데이터 구조이다.
- 데이터베이스 확장은 깊은 트레이드‑오프가 수반되는 아키텍처 선택이다.
기본 메커니즘을 파악함으로써 우리는 이러한 도구들을 최대한 활용하고 성능과 신뢰성을 해칠 수 있는 숨은 함정을 피할 수 있습니다. 시스템을 구축하고 유지보수하면서 스스로에게 물어보세요:
당신의 기술 스택에 숨겨진 가정 중 어떤 것을 의문시할 가치가 있나요?